线性回归的改进-岭回归

学习目标

• 目标
  • 说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处
  • 说明正则化对于权重参数的影响
  • 说明L1和L2正则化的区别
• 应用
  • 波士顿房价预测

1、 带有L2正则化的线性回归-岭回归

岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果

1.1 API

• sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", normalize=False)
  • 具有l2正则化的线性回归
  • alpha:正则化力度，也叫 λ
    • λ取值：0~1 1~10
  • solver:会根据数据自动选择优化方法
    • sag:如果数据集、特征都比较大，选择该随机梯度下降优化
  • normalize:数据是否进行标准化
    • normalize=False:可以在fit之前调用preprocessing.StandardScaler标准化数据
  • Ridge.coef_:回归权重
  • Ridge.intercept_:回归偏置

All last four solvers support both dense and sparse data. However,
only 'sag' supports sparse input when `fit_intercept` is True.

Ridge方法相当于SGDRegressor(penalty='l2', loss="squared_loss"),只不过SGDRegressor实现了一个普通的随机梯度下降学习，推荐使用Ridge(实现了SAG)

• sklearn.linear_model.RidgeCV(_BaseRidgeCV, RegressorMixin)
  • 具有l2正则化的线性回归，可以进行交叉验证
  • coef_:回归系数

class _BaseRidgeCV(LinearModel):
    def __init__(self, alphas=(0.1, 1.0, 10.0),
                 fit_intercept=True, normalize=False, scoring=None,
                 cv=None, gcv_mode=None,
                 store_cv_values=False):

1.2 观察正则化程度的变化，对结果的影响？

• 正则化力度越大，权重系数会越小
• 正则化力度越小，权重系数会越大

1.3 波士顿房价预测

rd = Ridge(alpha=1.0)

rd.fit(x_train, y_train)
print("岭回归的权重参数为：", rd.coef_)

y_rd_predict = std_y.inverse_transform(rd.predict(x_test))

print("岭回归的预测的结果为：", y_rd_predict)


print("岭回归的均方误差为：", mean_squared_error(y_test, y_rd_predict))